Job description
亮点 / Highlights: 不是做通用Agent框架，是在真实的连锁品牌场景里解决"总部和几千家门店怎么通过AI协同运营"的工程问题
已有明确的架构方向和种子客户，有实际使用品牌，更贴近业务
技术决策权高，直接影响产品形态和商业化路径
岗位职责 / Duties:
- 品牌Agent系统架构设计与实现
设计并落地"品牌Agent + 门店Agent"双层协作架构：品牌Agent负责跨店策略编排与调度，门店Agent负责单店执行与即时响应
支持强管控（总部驱动闭环）与弱管控（门店独立运行）两种产品形态在同一架构下运行
- 工作流编排引擎建设
构建可配置的工作流编排系统，支持6类核心模板：监控告警、策略下发、定时报告、批量操作、巡检修复、事件响应
实现"总部定策略→差异化拆解到门店→执行追踪→效果回收→策略迭代"的完整闭环
支持多角色参与（总部运营/督导/店长）的审批与确认节点
- 多Agent调度与路由
设计意图识别与路由机制：总部指令→判断涉及哪些门店→调用哪个领域专家Agent→下发到对应门店Agent执行
实现多领域专家Agent（营销/菜品/诊断/设计/运维）的调度与协作
解决多门店并发调度的性能与稳定性问题（500-7000+门店规模）
- 知识库与记忆体系
设计品牌知识库架构，实现跨品牌数据隔离，满足品牌对知识产权隔离的强诉求
构建Agent记忆机制，沉淀历史决策与经营上下文
- 架构选型与平台迁移
评估底层Agent平台能力，输出选型建议
持续跟踪AI Agent技术生态演进，推动架构迭代
任职要求 / Requirements: 本科及以上学历，计算机/软件工程/相关专业
4年以上后端开发经验，有完整的系统架构设计与落地经历
至少1个AI Agent/LLM应用项目的实际开发经验（非demo级别）
扎实的分布式系统基础：理解任务调度、状态管理、并发控制、故障降级
熟练使用Python，有异步/并发编程经验
有技术方案文档撰写能力，能将复杂架构清晰表达